数学论文_基于支持向量机-隐马尔科夫模型的外

文章摘要:为了提高下肢外骨骼机器人及其穿戴者行走的流畅性和人机相互协调性，本文提出了一种基于惯性传感器信号的下肢外骨骼穿戴者行走步速识别方法。首先选取大腿处和小腿处的三轴加速度和三轴角速度信号，随后根据时间窗口提取当前时刻前0.5 s的信号，以频域信号中的傅里叶变换系数为特征值。接着将支持向量机（SVM）与隐马尔科夫模型（HMM）结合作为分类模型，对该模型进行训练和步速识别。最后结合步速变化规律与人-机约束力，预测当前时刻步速大小。试验结果表明，本文提出的方法能够有效识别下肢外骨骼穿戴者的步速意图，七种步速模式识别率可达到92.14%。本文方法为实现外骨骼与穿戴者之间的人机协调控制提供了新思路和新途径。

文章关键词:

论文分类号:R318;O211.6;TP181

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